Entwicklung und Validierung eines Prognosemodells zur Vorhersage der Arbeitsfähigkeit nach Rehabilitation anhand routinemäßig erhobener Parameter

 

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Zusammenfassung.

Für eine effiziente Rehabilitation ist es wichtig, möglichst früh die Patienten erkennen zu können, bei denen eine Rehabilitationsmaßnahme mit großer Wahrscheinlichkeit erfolgreich beendet wird, d. h. die Rehabilitierten arbeitsfähig werden. Darüber hinaus wäre es wünschenswert, auch eine Vorhersage bezüglich der mittel- und langfristigen Erwerbsfähigkeit treffen zu können. Ziel des Pilotprojekts war es, ein Prognosemodell zu entwickeln, das mit den zu Beginn einer Rehamaßnahme routinemäßig vorliegenden Angaben eine Vorhersage der Arbeitsfähigkeit des Patienten nach der Rehabilitation erlaubt. Dem Modell liegt die Annahme zugrunde, dass eine längere Arbeitsunfähigkeit ein erhöhtes Erwerbsunfähigkeitsrisiko bedeutet. Das Prognosemodell basiert auf einer multiplen logistischen Regression mit 8 routinemäßig in einem Patientenkonto erfassten Patientenmerkmalen. Es erreicht eine korrekte Klassifikation von 68 % der später Arbeitsfähigen (Sensitivität) und von 80 % der auch nach der Rehamaßnahme nicht Arbeitsfähigen (Spezifität). Das Modell bietet eine einfache Möglichkeit, die wahrscheinliche Arbeitsfähigkeit jedes einzelnen Patienten vorherzusagen. Eine Nutzung der Methodik für weitergehende Prognosen im Rahmen der Rehabilitationsforschung scheint erfolgversprechend zu sein.

Development and Validation of a Prognostic Model to Identify Patients Who Return to Work After Rehabilitation.

For efficient rehabilitation it is important to identify, as early as possible, the patients likely to be successfully returned to work after rehabilitation. The aim of this pilot study was to develop a statistical model for predicting this return as reliably as possible. The model uses only information readily available at the beginning of rehabilitation. A multiple regression analysis with backward elimination was used from a routine data base and identified 8 variables of prognostic value. The model offers a comfortable possibility to predict the probability of return to work of a patient on the basis of routinely registered data. The prognosis was found correct in 68 % of those returning to work after rehabilitation (sensitivity) and in 80 % of those who did not (specificity). Further work to improve the model for prognosis in rehabilitation research is considered reasonable.

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Korrespondenzanschrift:

Dr. Rainer Muche

Abteilung Biometrie und Medizinische Dokumentation Universität Ulm

89069 Ulm

Email: rainer.muche@medizin.uni-ulm.de